10、Rust编程:性能测试、逻辑门模拟与类型系统探索

Rust编程:性能测试、逻辑门模拟与类型系统探索

1. 在稳定版Rust上进行基准测试

Rust内置的基准测试框架不稳定,但社区开发了一些适用于稳定版Rust的基准测试库, criterion-rs 就是其中一个流行的库。它易于使用,能提供详细的基准测试信息,还会记录上一次运行的状态,每次运行时报告性能回归情况。与内置基准测试框架相比, criterion.rs 能生成更多统计报告,并使用 gnuplot 生成直观的图表。

1.1 使用 criterion-rs 进行基准测试的步骤

  1. 创建新项目 :运行 cargo new criterion_demo --lib 创建一个新的库项目。
  2. 添加依赖 :在 Cargo.toml dev-dependencies 部分添加 criterion 依赖:
[dev-dependencies]
criterion = "0.1"

[[bench]]
name = "fibonacci"
harness = false
  1. 实现斐波那契函数 :在 src/lib.rs 中实现快
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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